pde人工智能算法深度学习模型第16页

深度学习模型加载和测试

加载和测试深度学习模型通常涉及以下步骤：模型加载、准备输入数据、进行推理或预测，以及解释结果。我将使用TensorFlow和Keras作为示例框架进行说明。

喝凉白开都长肉的大胖子·2023-11-12 11:11

时间序列预测实战(九)PyTorch实现LSTM-ARIMA融合移动平均进行长期预测

一、本文介绍本文带来的是利用传统时间序列预测模型ARIMA(注意：ARIMA模型不属于机器学习)和利用PyTorch实现深度学习模型LSTM进行融合进行预测，主要思想是->先利用ARIMA先和移动平均结合处理数据的线性部分

Snu77·2023-11-12 11:48

使用迁移学习在线校准深度学习模型

使用迁移学习在线校准深度学习模型本文参考的是2023年发表于EngineeringApplicationsofArtificialIntelligence,EAAI的DeepGaussianmixtureadaptivenetworkforrobustsoftsensormodelingwithaclosed-loopcalibrationmechanism1

cccont·2023-11-12 06:08

基于python+TensorFlow+Django卷积网络算法+深度学习模型+蔬菜识别系统

欢迎大家点赞、收藏、关注、评论啦，由于篇幅有限，只展示了部分核心代码。文章目录一项目简介二、功能三、系统四.总结一项目简介介绍了TensorFlow在图像识别分类中的应用，并通过相关代码进行了讲解。通过TensorFlow提供的工具和库，我们可以方便地构建、训练和评估图像识别分类模型。二、功能蔬菜识别系统，使用Python作为主要开发语言，基于深度学习TensorFlow框架，搭建卷积神经

雅致教育·2023-11-12 05:57

深度学习模型基于Python+TensorFlow+Django的垃圾识别系统

欢迎大家点赞、收藏、关注、评论啦，由于篇幅有限，只展示了部分核心代码。文章目录一项目简介二、功能三、系统四.总结一项目简介要使用Python、TensorFlow和Django构建一个垃圾识别系统，您可以按照以下步骤进行操作：安装必要的库：首先，您需要安装Python、TensorFlow和Django库。您可以使用pip命令在终端或命令提示符中安装这些库。数据收集和预处理：您需要收集垃圾图像

雅致教育·2023-11-12 05:56

深度学习 python opencv 实现人脸年龄性别识别计算机竞赛

文章目录0前言1项目课题介绍2关键技术2.1卷积神经网络2.2卷积层2.3池化层2.4激活函数：2.5全连接层3使用tensorflow中keras模块实现卷积神经网络4Keras介绍4.1Keras深度学习模型

Mr.D学长·2023-11-11 18:16

稳定扩散AI 纹理生成器

这种类型的专用深度学习模型使用概率分布来生成在统计上与模型训练数据相似的输出。除了生成新图像外，StableDiffusion还可用于修复或修复现有图像中的元素，以

ygtu2018·2023-11-11 13:10

CRNN论文阅读笔记

二、使用步骤1.引入库2.读入数据总结前言因项目需求，最近在学习OCR相关的深度学习模型，之前虽然看过CRNN相关的一些文章，熟悉大体的模型框架，但还没有阅读过原论文，今天抽时间看了下，因此这里做下阅读笔记

DU_YULIN·2023-11-11 12:42

免费云端Stable Diffusion部署体验

2022年发布的稳定扩散（StableDiffusion[1]）是一个文本到图像生成的深度学习模型。

echome888·2023-11-11 06:19

【时间序列论文】使用深度学习进行时间序列预测：一项调查

接下来，我们重点介绍混合深度学习模型的最新发展，该模型将经过充分研究的统计模型与神经网络组件相结合，以改进任一类别的纯方法。最后，我们概述了深度学习还可以通过时间序列数据促进决策

Doooo19·2023-11-11 06:15

【AI】生成模型变得简单：了解它们的工作原理和不同类型

生成模型的定义生成模型是人工智能算法的子集，旨在生成类似于给定数据集的新数据点。这些

Sonhhxg_柒·2023-11-11 06:42

机器学习之深度强化学习

因此深度学习能够更好的表示数据的特征，同时由于模型的层次、参数很多，容量也足够，因此，深度学习模型有能力表示大规模数据，所

丫头片子不懂事·2023-11-11 06:11

显著图（Saliency map）

这里写目录标题概念应用算法传统算法静态显著性算法：对数光谱（SpectralResidual）：静态显著性算法：细粒方法（FineGrained）：人工智能算法基于眼动仪预测显著性区域方法积分梯度方法对比学习概念在计算机视觉中

KingsMan666·2023-11-11 02:20

深度图（Depth Map）

文章目录深度图深度图是什么深度图的获取方式激光雷达或结构光等传感器的方法激光雷达RGB-D相机双目或多目相机的视差信息计算深度采用深度学习模型估计深度深度图的应用场景扩展阅读深度图深度图是什么深度图（depthmap

KingsMan666·2023-11-11 02:48

BAM（Bottleneck Attention Module）

BAM（BottleneckAttentionModule）是一种用于计算机视觉领域的深度学习模型结构，它旨在提高神经网络对图像的特征提取和感受野处理能力。

BestSongC·2023-11-11 02:33

深度学习开发必读：Shell速成[万字详解，附源码]

譬如，我们在深度学习模型开始配置时候，往往会涉及一堆脚本文件。深入的理解这些脚本，有助于我们自定义训练方法，自主改变路径，甚至可以跑出比论文更精湛的模型来。而脚本里面的常用命令，就是我们需要掌握的。

irrationality·2023-11-10 23:49

SpireCV如何利用TensorRT加速？

相比于一般的深度学习框架，在GPU模式下其可提供36X的加速，极大提高了深度学习模型在边缘设备上的推断速度，以满足无人机、无人车等无人系统的快速视觉检测场景。

阿木实验室·2023-11-10 23:41

输入关键词就能生成对应图片的技术是如何实现的？

生成对应图片的技术通常涉及到计算机视觉和人工智能领域，其中深度学习模型是最为常见和有效的方法之一。

新壳软件·2023-11-10 20:53

pytorch优化器详解

即优化器是一种特定的机器学习算法，通常用于在训练深度学习模型时调整权重和偏差。是用于更新神经网络参数以最小化某个损失函数的方法。它通过不断更新模型的参数来实现这一目的。

智慧医疗探索者·2023-11-10 18:38

如何在先楫HPM6750上运行轻量级AI推理框架TinyMaix

TinyMaix是国内sipeed团队开发一个轻量级AI推理框架，官方介绍如下：TinyMaix是面向单片机的超轻量级的神经网络推理库，即TinyML推理库，可以让你在任意单片机上运行轻量级深度学习模型

上海慧鲲电子有限公司·2023-11-10 18:34

RT-Thread上部署TinyMaix推理框架，使MCU赋予AI能力

它是将机器学习和深度学习模型部署到资源有限但功能强大的微控制器中，以实现智能决策和感知。以

Rice嵌入式开发·2023-11-10 18:03

AI 编程工具带来了什么

注册地址为https://web.devchat.ai/signup/AI编程工具带来了什么深度学习框架：用于实现神经网络和深度学习模型的框架，如TensorFlow、PyTorch、Keras等。

贾斯汀玛尔斯·2023-11-10 15:24

机器/深度学习模型最优化问题详解及优化算法汇总

前言其实最优化问题，从小学开始学习数学的时候就可以说已经接触到了，在我印象中有个问题，用一个平底锅煎饼，每次只能放2只饼，煎一只饼要2分钟（正反各用1分钟），煎三只饼要几分钟。这个问题其实已经可以归为最优化问题，我们实际计算出的时间，和真实最节省的时间不断对比去调整煎饼方案，得到时间花费最短的方案，得到最优解。其实这个问题将对象换一下，将煎饼时间换为损失函数，将煎饼换为训练模型，那这个问题就是最优

fanstuck·2023-11-10 13:20

如何在本地运行稳定扩散模型

ygtu2018·2023-11-10 10:27

深度学习之基于Python+OpenCV(DNN)性别和年龄识别系统

文章目录一项目简介二、功能三、系统四.总结一项目简介基于Python和OpenCV的深度学习性别和年龄识别系统是一种利用深度学习模型来自动识别人脸照片中的性别和年龄的技术。

雅致教育·2023-11-10 08:38

Kaggle经验--时间序列预测真的需要深度学习模型吗？

kaggle竞赛宝典技巧作者：时序人时间序列预测一定需要深度学习模型吗？简介时间序列预测是机器学习中的一项常见的任务，具有非常广泛的应用，例如：电力能源、交通流量和空气质量等预测。

Sim1480·2023-11-10 06:49

获取深度学习模型权重或者某一层特征图输出的方法：基于pytorch

获取深度学习模型权重或者某一层特征图输出的方法文章目录前言一、获取深度学习模型权重二、获取某一层特征图输出方法一：使用IntermediateLayerGetter类方法二：使用hook机制（推荐）总结前言提示

_刘文凯_·2023-11-10 04:04

《GPT与AI助手：技术进步与就业前景》

GPT是一个深度学习模型，经过大规模的预训练，可以生成人类类似的文

YJlio·2023-11-09 23:35

深度学习读取txt训练数据绘制参数曲线图的方法

有一些深度学习模型是并不像yolo系列那样最终输出相应的参数图，有很多训练形成了一个训练log文件，于是需要读取log文件中的内容并绘制成曲线图。

追忆苔上雪·2023-11-09 19:40

人脸识别中的人工智能

人脸识别技术通过对人脸图像进行采集、处理和分析，基于人工智能算法对人脸进行识别和验证，并在安防监控、金融支付、智能手机解锁、公共交通、医疗健康、教育考勤等多个领域发挥着重要作用。

非著名程序员阿强·2023-11-09 14:09

【不正经操作】百度深度学习框架paddlepaddle本地运行-Python环境配置笔记

特点与功能易于使用PaddlePaddle提供了PythonAPI和命令行工具，使得使用者可以轻松地构建、训练和部署深度学习模型。同时，PaddlePaddle还内置了各

friklogff·2023-11-09 12:11

torch tensor去掉1维_torch.backends.cudnn.benchmark ?!

大家在训练深度学习模型的时候，经常会使用GPU来加速网络的训练。但是说起torch.backends.cudnn.benchmark这个GPU相关的flag，可能有人会感到比较陌生。

weixin_39575758·2023-11-09 05:27

torch.backends.cudnn.benchmark True

大家在训练深度学习模型的时候，经常会使用GPU来加速网络的训练。但是说起torch.backends.cudnn.benchmark这个GPU相关的flag，可能有人会感到比较陌生。

Arthur-Ji·2023-11-09 05:39

深度模型的保存及ckpt和pth的文件保存有什么区别？

保存深度学习模型当我们训练好模型之后，想要保存下来，以pytorch为例：有两种选择：保存方式1torch.save(model.state_dict(),'mymodel.pth')#只保存模型权重参数

Mr.□·2023-11-09 03:40

TensorFlow 的基本概念和使用场景。

它由谷歌开发，可用于构建深度学习模型，包括神经网络、卷积神经网络和循环神经网络。以下是TensorFlow的基本概念和使用场景：张量：TensorFlow的核心概念是张量，它是一种多维数组。

qq_43023197·2023-11-08 21:12

基于深度学习的身份证号码识别（OCR，Opencv，Pytorch）

视频效果如下所示：身份证号码识别（Opencv，Pytorch）模型结构使用的深度学习模型为CRNN，模型代码如下所示：#crnn.

好好学习o(⊙o⊙)·2023-11-08 20:01

CNN入门实战：猫狗分类

前言CNN（ConvolutionalNeuralNetwork，卷积神经网络）是一种深度学习模型，特别适用于处理图像数据。它通过多层卷积和池化层来提取图像的特征，并通过全连接层进行分类或回归等任务。

金戈鐡馬·2023-11-08 16:52

中国软件杯---基于百度飞桨的单/多镜头行人追踪Baseline，deepsort实现行人追踪

该项目使用PaddleDetection快速训练分类模型，然后通过PaddleLite部署到安卓手机上，实现飞桨框架深度学习模型的落地。

锦鲤AI幸运·2023-11-08 14:40

DL-FWI网络结构的区别与联系

卷积操作反卷积操作网络结构上采样下采样FCNVMB网络结构下采样上采样优缺点分析InversionNet优点缺点FCNVMB优点缺点显著特征InversionNet最简单的端到端结构：基于编码器-解码器范式，将原始图像直接输入到深度学习模型

outragee·2023-11-08 13:14

深度学习模型性能对比散点图

在顶会文章中经常可以看到对比模型的时候经常需要对比模型的效率，参数量，精度等指标。在上篇文章中我自己也对模型的参数，FLOPs，精度等进行了对比。我个人只用到了单个模型进行对比，将代码记录在此，供大家分享。同时可以看到顶会文章中经常也选择一系列模型进行对比，我也将这种图做了出来。如下图所示。（文字位置按需调整）代码可以直接跑。importmatplotlib.pyplotaspltimportnu

yzZ_here·2023-11-08 05:55

从0开始的视觉研究生涯（6）YOLOv8-seg实战应用NCNN加速详解（进阶，多线程、Int8量化）

在前面的章节中，介绍了如何自建数据集，如何复现深度学习模型，如何训练测试模型以及导出模型的基础知识，这节将详细介绍如何以YOLOv8为例，真正实现计算机视觉应用，并用NCNN在arm架构芯片上进行加速推理

fisherisfish·2023-11-08 00:19

深度学习模型可解释性的研究进展_化盈盈

然而,深度学习模型内部高度的复杂性常导致人们难以理解模型的决策结果,造成深度学习模型的不可解释性,从而限制了模型的实际部署。

step602·2023-11-07 19:41

图像领域-深度学习网络结构（从浅入深）——基础到对比到改进

一、最基本的CNN模型基本构成卷积神经网络（ConvolutionalNeuralNetwork，CNN）是一种用于处理图像和视频数据的深度学习模型。

一路向前，积极向上·2023-11-07 12:01

时间序列预测模型实战案例(七)(TPA-LSTM)结合TPA注意力机制的LSTM实现多元预测

论文地址->TPA-LSTM论文地址项目地址->TPA-LSTM时间序列预测实战案例本文介绍本文通过实战案例讲解TPA-LSTM实现多元时间序列预测，在本文中所提到的TPA和LSTM分别是注意力机制和深度学习模型

Snu77·2023-11-07 04:40

用Spark+ TensorFlow训练和应用深度学习模型

TimHunter在databricks博客发布博文，演示如何使用TensorFlow和Spark一起训练和应用深度学习模型。

周建丁·2023-11-07 03:36

人类活动识别的深度学习模型

目录概述人类活动识别神经网络建模的好处监督学习数据表示卷积神经网络模型递归神经网络模型人类活动识别（HumanActivityRecognition）是一项具有挑战性的时间序列分类任务。它涉及到基于传感器数据预测人的移动。为了适应机器学习模型，传统上涉及到从信号处理到根据原始数据正确设计特征的深度领域专业知识和方法。近年来，卷积神经网络和循环神经网络等深度学习方法已经显示出通过从原始传感器数据中自

haitian403·2023-11-07 02:00

四阶龙格库塔算法及matlab代码

dydx=f(x,y)\dfrac{dy}{dx}=f(x,y)dxdy=f(x,y),f(x,y)f(x,y)f(x,y)是已知函数偏微分方程Partialdifferentialequation，简称PDE

漫道长歌行·2023-11-06 21:06

PyTorch入门学习（十五）：现有网络模型的使用及修改

目录一、使用现有的深度学习模型二、修改深度学习模型结构三、直接修改深度学习模型的结构一、使用现有的深度学习模型在深度学习中，许多流行的深度学习框架（如PyTorch和TensorFlow）提供了一系列现成的深度学习模型

不吃花椒的兔酱·2023-11-06 19:31

PyTorch入门学习（十六）：网络模型的保存与读取

目录一、使用预训练模型二、修改预训练模型的层内容三、保存和加载模型一、使用预训练模型PyTorch提供了许多预训练的深度学习模型，如VGG、ResNet、Inception等。